Ученые из Университета Альберты разработали метод, позволяющий нейросетям сохранять способность к обучению при продолжительном использовании. В своем исследовании, опубликованном в журнале Nature, учёные выявили проблему «катастрофического забывания», когда искусственный интеллект теряет способность выполнять ранее освоенные задачи при обучении на новых данных.
![Ученые нашли способ устранить «катастрофическое забывание» у нейросетей](/wp-content/uploads/2024/08/uchjonye-nashli-sposob-ustranit-katastroficheskoe-zabyvanie-unbspnejrosetej-3a60f6c.jpg)
Для решения этой проблемы команда предложила метод повторной инициализации весов между сеансами обучения, что сохраняет пластичность системы и позволяет ей продолжать обучение.
Новое открытие позволит улучшить работу нейросетей, таких как крупные языковые модели (LLM), обеспечивая их дальнейшее развитие и точность. Сохранение способности к обучению делает ИИ более гибкими и адаптируемым, открывая путь к их более широкому использованию в различных областях.
© Nature